事实上，像EDF Energy这样的电力企业已经通过大数据分析来减少客户流失，每年节省高达3000万美元的成本。
2.Lakeland Electric（美国莱克兰电力公司，总部位于佛罗里达州）
负荷研究是一种用来分析各种客户群体（住家、商业和工业）的客户消费模式的过程，它有助于评估电力公司为每个特定的群体服务的成本。研究人员认为，利用AMI（高级计量架构）和数据捕获能力，每一个计量点和智能电网启用的设备可能有助于这项研究。
Lakeland最近利用这些新技术完成了对电力服务的成本检查。除了解决对额外收入的需求外，他们还能够设计供客户选择的替代费率，一方面降低电力高峰需求，另一方面客户也在此过程中节省资金。不仅有效减少高峰期的电力故障，也提升了用户体验，提高了用户留存率，使该企业拥有更好的口碑和知名度。
3.通过数据分析有效提升电力行业营销服务水平
电力用户可以基于永洪一站式大数据分析平台，将更多的明细数据提供给业务部门，由业务部门自服务完成数据应用。
通过对客户服务与客户关系、电费管理、电能计量及信息采集，市场与有序用电、新型业务、综合管理等方面的分析，掌握营销业务重点工作的开展情况，实现对客户服务、电费管理、智能电表、有序用电实施和能效管理成效、新型业务及营销稽查工作质量指标进行有效监测。
三、减少损失、降低成本
1.减少电力盗窃降低损失
根据Northeast Group,LLC.（位于美国华盛顿的东北集团有限责任公司）的《能源市场智能电网：2015年展望研究》报告，每年全球因电力盗窃损失893亿美元。而智能电网技术可以帮助电力企业打击每年价值几百万的电力盗窃。
位于意大利的Enel是全球最大的电力企业之一，在40个国家经营有6.7亿台电表。在意大利，Enel整合处理了来自11个遗留系统超过500亿行的数据，同时已经识别出93%的盗窃案或其它非技术性损失的可能因素，这是世界上最大的智能电网分析系统。仅仅在意大利，它每年的收入保护和预测性资产维护分析的经济效益估计超过3.5亿欧元。
2.利用分析降低变压器更换成本
PSE&G（公共服务电力和燃气公司）是美国最大型的综合电力和燃气公司之一，为180万燃气用户和220万电力用户提供服务。它拥有的资产价值约170亿美元，收入近80亿美元。
PSE&G实施了一个计算机化维护管理系统（Computerized Maintenance Management System，简称CMMS）来辅助维修、更换以及对包括变压器和其它设备等资产的维护决策。
根据湿度、介电强度、可燃气体变化率和冷却性能等多种因素，来为变压器进行分析，生成设备状况分数。他们根据资产更换（预测）算法，对设备状况分数和其它因素（年代，备件可用性）分析，来决定更换变压器的适当时间。
PSE&G还对实时传感器采用了先进的分析来跟踪各种操作指标。分析的应用帮助了该公司在故障发生前发现和补救问题，在避免设备故障上节约了数百万美元。该公司也决定主动通过使用分析模型来更换一些变压器，而不是出了问题后再更换，这有助于该公司在25年中节约了1亿多美元。
结语
如大数据分析这样的信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值，也必将释放电力大数据的市场潜力。根据GTM Research的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模，电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。
在这样的机遇下，更多的电力企业选择将在大数据分析技术，为企业系统运维监测、提升客户满意度、降低损耗和成本等诸多方面做出积极探索。而相对于自己搭建，面对更合理的成本与更稳定高效的第三方平台，越来越多的电力企业选择和第三方大数据分析平台厂商合作，为企业数据化运营带来专业的技术与服务支持。
